利用python繪制正態(tài)分布曲線
更新時(shí)間：2021年01月04日 16:14:49 作者：chenzhen0530
這篇文章主要介紹了如何利用python繪制正態(tài)分布曲線，幫助大家更好的利用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，感興趣的朋友可以了解下
使用Python繪制正態(tài)分布曲線，借助matplotlib繪圖工具；
#-*-coding:utf-8-*-
"""
python繪制標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線
"""
# ==============================================================
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
def gd(x, mu=0, sigma=1):
"""根據(jù)公式，由自變量x計(jì)算因變量的值
Argument:
x: array
輸入數(shù)據(jù)（自變量）
mu: float
均值
sigma: float
方差
"""
left = 1 / (np.sqrt(2 * math.pi) * np.sqrt(sigma))
right = np.exp(-(x - mu)**2 / (2 * sigma))
return left * right
if __name__ == '__main__':
# 自變量
x = np.arange(-4, 5, 0.1)
# 因變量（不同均值或方差）
y_1 = gd(x, 0, 0.2)
y_2 = gd(x, 0, 1.0)
y_3 = gd(x, 0, 5.0)
y_4 = gd(x, -2, 0.5)
# 繪圖
plt.plot(x, y_1, color='green')
plt.plot(x, y_2, color='blue')
plt.plot(x, y_3, color='yellow')
plt.plot(x, y_4, color='red')
# 設(shè)置坐標(biāo)系
plt.xlim(-5.0, 5.0)
plt.ylim(-0.2, 1)
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
plt.legend(labels=['$\mu = 0, \sigma^2=0.2$', '$\mu = 0, \sigma^2=1.0$', '$\mu = 0, \sigma^2=5.0$', '$\mu = -2, \sigma^2=0.5$'])
plt.show()
以上就是利用python繪制正態(tài)分布曲線的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python 正態(tài)分布的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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